Auf Wavelet-Transformation basierender Ansatz zur Analyse von EKG-Signalen

Die Elektrokardiographie ist eines der wichtigsten Instrumente für die Diagnose von Herzerkrankungen. Das Herz ist ein lebenswichtiges Organ des Körpers, das als Pumpe das Blut durch die Blutgefäße im Körper zirkulieren lässt. Das Elektrokardiogramm (EKG) einer Person symbolisiert die elektrische Aktivität des Herzens, die mit Hilfe von Elektroden auf der Körperoberfläche aufgezeichnet wird. Das EKG-Signal liefert auch wichtige Informationen über das ordnungsgemäße Funktionieren des Herzens und die Frequenz und Regelmäßigkeit der Herzschläge. Es gibt bestimmte Unregelmäßigkeiten im EKG-Signal, die auf eine abnorme Aktivität des Herzens zurückzuführen sind und als Arrhythmie bezeichnet werden. Daher ist es unerlässlich, das EKG-Signal richtig zu analysieren. Es ist jedoch sehr schwierig, das EKG-Signal zu analysieren, da es nicht stationär ist. Zur Analyse und Erkennung von EKG-Signalen wurden zahlreiche Forschungsarbeiten durchgeführt. Dennoch erweist sich die Wavelet-Transformationsanalyse als bessere Methode als andere Methoden, da sie ein Signal in eine verschobene und skalierte Version des ursprünglichen Wavelets zerlegt und weniger Rechenzeit benötigt. In dieser Studie wurde eine Reihe von EKG-Signalproben unterschiedlichen Alters und Geschlechts analysiert, und verschiedene Herzkrankheiten wurden durch Wavelet-Transformation erkannt.